一种评级模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种评级模型的训练方法、装置、设备及存储介质。在执行本申请实施例提供的方法时，先获取N条公开数据和M条敏感数据(其中M远小于N)，并将其转换为第一风险指标和第二风险指标数据。然后用N条第一风险指标数据训练迁移学习模型得出初步评级，再用M条第二风险指标数据微调初步评级得客户风险评级模型。本申请通过充分利用大规模公开数据训练预训练模型，并使用少量敏感数据进行微调，减少了对敏感数据的需求，简化了数据收集难度，有效保护了用户隐私。采用迁移学习方式实现高效调参，显著提升了模型性能。同时，这种训练方式为同类任务构建了基础模型，使得在类似场景中可以快速迁移应用，从而节省了重复训练的成本和时间。